Manusia memiliki kemampuan bawaan untuk membedakan dan secara tepat mengidentifikasi objek, orang, hewan, dan tempat dari foto. Namun, komputer tidak dilengkapi dengan kemampuan untuk mengklasifikasikan gambar. Namun, mereka dapat dilatih untuk menafsirkan informasi visual menggunakan aplikasi visi komputer dan teknologi pengenalan gambar.
Sebagai cabang dari AI dan Computer Vision, pengenalan gambar menggabungkan belajar mendalam teknik untuk memberi daya pada banyak kasus penggunaan dunia nyata. Untuk memahami dunia secara akurat, AI bergantung pada visi komputer.
Tanpa bantuan teknologi pengenalan gambar, model visi komputer tidak dapat mendeteksi, mengidentifikasi, dan melakukan klasifikasi gambar. Oleh karena itu, perangkat lunak pengenalan gambar berbasis AI harus mampu mendekode gambar dan dapat melakukan analisis prediktif. Untuk tujuan ini, model AI dilatih pada kumpulan data besar untuk menghasilkan prediksi yang akurat.
Menurut Fortune Business Insights, ukuran pasar teknologi pengenalan gambar global bernilai $23.8 miliar pada 2019. Angka ini diperkirakan akan meroket ke $ 86.3 miliar 2027, tumbuh pada CAGR 17.6% selama periode tersebut.
Apa itu Pengenalan Gambar?
Pengenalan gambar menggunakan teknologi dan teknik untuk membantu komputer mengidentifikasi, memberi label, dan mengklasifikasikan elemen yang menarik dalam suatu gambar.
Sementara manusia memproses gambar dan mengklasifikasikan objek di dalam gambar dengan cukup mudah, hal yang sama tidak mungkin dilakukan oleh mesin kecuali jika telah dilatih secara khusus untuk melakukannya. Hasil dari pengenalan gambar adalah mengidentifikasi dan mengklasifikasikan objek yang terdeteksi secara akurat ke dalam berbagai kategori yang telah ditentukan dengan bantuan teknologi pembelajaran mendalam.
Bagaimana cara kerja Pengenalan Gambar AI?
Bagaimana manusia menginterpretasikan informasi visual?
Jaringan saraf alami kita membantu kita mengenali, mengklasifikasikan, dan menafsirkan gambar berdasarkan pengalaman masa lalu, pengetahuan yang dipelajari, dan intuisi. Dengan cara yang sama, jaringan saraf tiruan membantu mesin mengidentifikasi dan mengklasifikasikan gambar. Tetapi mereka harus terlebih dahulu dilatih untuk mengenali objek dalam gambar.
Untuk deteksi objek Untuk bekerja, model harus terlebih dahulu dilatih pada berbagai kumpulan data gambar menggunakan metode pembelajaran mendalam.
Tidak seperti ML, di mana data input dianalisis menggunakan algoritme, pembelajaran mendalam menggunakan jaringan saraf berlapis. Ada tiga jenis lapisan yang terlibat – masukan, tersembunyi, dan keluaran. Masukan informasi diterima oleh lapisan masukan, diproses oleh lapisan tersembunyi, dan hasil dihasilkan oleh lapisan keluaran.
Sebagai lapisan yang saling berhubungan, setiap lapisan tergantung pada hasil dari lapisan sebelumnya. Oleh karena itu, kumpulan data yang besar sangat penting untuk melatih jaringan saraf sehingga sistem pembelajaran mendalam bersandar untuk meniru proses penalaran manusia dan terus belajar.
[Baca juga: Panduan Lengkap untuk Anotasi Gambar]
Bagaimana AI Dilatih untuk Mengenali Gambar?
Komputer melihat dan memproses gambar dengan sangat berbeda dari manusia. Gambar, untuk komputer, hanyalah sekumpulan piksel – baik sebagai gambar vektor atau raster. Pada citra raster, setiap piksel disusun dalam bentuk grid, sedangkan pada citra vektor disusun sebagai poligon dengan warna yang berbeda.
Selama pengorganisasian data, setiap gambar dikategorikan, dan fitur fisik diekstrak. Terakhir, pengkodean geometris diubah menjadi label yang mendeskripsikan gambar. Tahap ini – mengumpulkan, mengatur, memberi label, dan menganotasi gambar – sangat penting untuk kinerja model visi komputer.
Setelah kumpulan data pembelajaran mendalam dikembangkan secara akurat, gambar algoritma pengenalan bekerja untuk menggambar pola dari gambar.
Pengenalan wajah:
AI dilatih untuk mengenali wajah dengan memetakan fitur wajah seseorang dan membandingkannya dengan gambar di database deep learning untuk mencocokkan.
Identifikasi Objek:
Teknologi pengenalan gambar membantu Anda menemukan objek yang menarik di bagian gambar yang dipilih. Pencarian visual bekerja pertama dengan mengidentifikasi objek dalam gambar dan membandingkannya dengan gambar di web.
Deteksi Teks:
Sistem pengenalan gambar juga membantu mendeteksi teks dari gambar dan mengubahnya menjadi format yang dapat dibaca mesin menggunakan pengenalan karakter optik.
Proses Sistem Pengenalan Gambar
Tiga langkah berikut membentuk latar belakang di mana gambar pengakuan bekerja.
Proses 1: Kumpulan Data Pelatihan
Seluruh sistem pengenalan gambar dimulai dengan data pelatihan yang terdiri dari gambar, gambar, video, dll. Kemudian, jaringan saraf memerlukan data pelatihan untuk menggambar pola dan membuat persepsi.
Proses 2: Pelatihan Jaringan Saraf
Setelah dataset dikembangkan, mereka dimasukkan ke dalam algoritma jaringan saraf. Ini bertindak sebagai premis untuk mengembangkan alat pengenalan gambar. Menggunakan sebuah algoritma pengenalan gambar memungkinkan jaringan saraf untuk mengenali kelas gambar.
Proses 3: Pengujian
Model pengenalan gambar sama baiknya dengan pengujiannya. Oleh karena itu, penting untuk menguji kinerja model menggunakan gambar yang tidak ada dalam dataset pelatihan. Itu selalu bijaksana untuk menggunakan sekitar 80% dari dataset on pelatihan model dan sisanya, 20%, pada pengujian model. Kinerja model diukur berdasarkan akurasi, prediktabilitas, dan kegunaan.
Kasus Penggunaan Teratas Pengenalan Gambar AI
Teknologi pengenalan gambar kecerdasan buatan semakin banyak digunakan di berbagai industri, dan tren ini diprediksi akan terus berlanjut di masa mendatang. Beberapa industri yang menggunakan pengenalan gambar dengan sangat baik adalah:
Industri Keamanan:
Industri keamanan menggunakan teknologi pengenalan gambar secara ekstensif untuk mendeteksi dan mengidentifikasi wajah. Sistem keamanan pintar menggunakan sistem pengenalan wajah untuk mengizinkan atau menolak orang masuk.
Selain itu, smartphone memiliki alat pengenalan wajah standar yang membantu membuka kunci ponsel atau aplikasi. Konsep pengenalan wajah, pengenalan, dan verifikasi dengan mencari kecocokan dengan database merupakan salah satu aspek dari pengenalan wajah.
Industri otomotif:
Pengenalan gambar membantu mobil self-driving dan otonom bekerja sebaik mungkin. Dengan bantuan kamera, sensor, dan LiDAR yang menghadap ke belakang, gambar yang dihasilkan dibandingkan dengan kumpulan data menggunakan perangkat lunak pengenalan gambar. Ini membantu secara akurat mendeteksi kendaraan lain, lampu lalu lintas, jalur, pejalan kaki, dan banyak lagi.
Industri retail:
Industri ritel merambah ke bidang pengenalan gambar karena baru-baru ini mencoba teknologi baru ini. Namun, dengan bantuan alat pengenalan gambar, ini membantu pelanggan mencoba produk secara virtual sebelum membelinya.
Industri Perawatan Kesehatan:
Industri perawatan kesehatan mungkin merupakan penerima manfaat terbesar dari teknologi pengenalan gambar. Teknologi ini membantu profesional kesehatan secara akurat mendeteksi tumor, lesi, stroke, dan benjolan pada pasien. Ini juga membantu orang dengan gangguan penglihatan mendapatkan lebih banyak akses ke informasi dan hiburan dengan mengekstraksi data online menggunakan proses berbasis teks.
Melatih komputer untuk memahami, menguraikan, dan mengenali informasi visual seperti halnya manusia bukanlah tugas yang mudah. Anda membutuhkan banyak data berlabel dan rahasia untuk mengembangkan model pengenalan gambar AI.
Model yang Anda kembangkan hanya sebaik data pelatihan yang Anda berikan. Kualitas umpan, data yang akurat dan berlabel baik, dan Anda mendapatkan model AI berperforma tinggi. Hubungi Shaip untuk mendapatkan kumpulan data yang disesuaikan dan berkualitas untuk semua kebutuhan proyek. Ketika kualitas adalah satu-satunya parameter, tim ahli Sharp adalah yang Anda butuhkan.